艾滋病相关知识、态度、行为的结构方程模型研究
2013-09-07曲波武玉欣刘洁张阳王东博
曲波,武玉欣,刘洁,张阳,王东博
(中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,沈阳 110001)
艾滋病(acquired immune deficiency syndrome,AIDS)是由人类免疫缺陷病毒引起的病死率极高的恶性传染病,主要通过性和血液传播。目前,艾滋病已经成为全球最为瞩目的公共卫生问题和社会问题,我国也正面临着艾滋病的严重挑战[1,2]。据世界卫生组织(WHO)和联合国艾滋病规划署的统计,到2002年底我国HIV感染人数已经达100余万,已经进入了艾滋病的快速增长期[3]。因此建立严密的艾滋病监测网络,对全人群尤其是高危人群进行艾滋病预防知识的普及工作势在必行。国内外很多学者已经进行了大量的艾滋病相关知识、态度和行为方面的调查,但是由于研究方法的限制,更进一步研究不同人群艾滋病相关知识、态度和行为关系方面的文献较少。结构方程模型(structural equation modeling,SEM)是20世纪60年代开始出现的新的统计方法,近年来被称为统计学的三大进展之一[4]。结构方程模型的主要特点是,即可以研究可以观测的显变量,又可以研究不能够直接观测的隐变量,而且可以通过路径图显示变量间的关系,并利用统计学方法来验证预先假设的结构关系是否合理。本研究的目的是利用SEM来探讨AIDS相关知识、态度和行为之间的关系及其影响因素,为制定科学的AIDS综合防治规划提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 研究对象
按照分层整群随机抽样的方法,选择沈阳市6处建筑工地的1 025名建筑工人作为调查对象。调查员经过统一培训,利用自设计的调查问卷,通过面对面询问的方式填写调查问卷。本次调查共发放问卷1 025份,获得有效问卷961份,问卷回收率为93.8%。
1.2 研究方法
资料用SPSS 12.0建立数据库,进行探索性因子分析。利用LiserL8.5软件构建结构方程模型。
1.3 结构方程的基本原理
结构方程模型中包含了两种子模型,其中一种为测量模型(measurement model),用来确定和测量显变量与潜变量之间关系;另一种为结构模型(structural model),用于确定和测量潜变量之间的关系。在结构方程模型里,无法直接测量的那些变量我们称为潜变量(latent variable,LV);而那些可以直接测量的变量称为显变量(manifest variable,MV)[5]。
1.3.1 测量模型:测量模型可以用以下回归方程的矩阵形式表示:
其中Λx是观察变量X在外生潜变量ζ上的q×n维因子载荷的矩阵,矩阵中元素为λx。同理,Λy是观察变量Y在内生潜变量η上的p×m维因子载荷的矩阵,矩阵中的元素为λy。
1.3.2 结构模型:结构模型是反映潜变量与潜变量之间关系的模型。内生潜变量η之间的相互作用效果用结构参数矩阵B表示;而外生潜变量ζ对内生潜变量η的直接作用效果用结构参数矩阵Γ表示,则结构模型表示为:
结构方程模型的测量模型和结构模型的意义,见图1。
方程(1)可以用图1的上半部分表示,它是由观察变量 X(x1,x2,x3,x4)、外生潜变量 ξ(ξ1,ξ2,ξ3,ξ4)和观察变量 X 的测量误差 δ(δ1,δ2,δ3,δ4)构成的测量模型。
方程(2)可以用图1的下半部分表示,它表示了内生潜变量 η(η1,η2)和观察变量 Y(y1,y2,y3,y4)及其测量误差 ε(ε1,ε2,ε3,ε4)间构成的测量模型。图 1的中间部分是表示外生潜变量ξ(ξ1,ξ2)与内生潜变量η(η1,η2)、内生潜变量与内生潜变量之间以及与干扰项ζ的关系。
1.4 结构方程建模及分析步骤
主要包括模型构建、模型拟合、模型评价和模型修正。
1.5 统计学处理
采用lisrel 8.7软件,利用验证性因子分析方法进行分析,P<0.05认为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 因子分析结果
本次调查表共21个艾滋病相关调查条目,利用SPSS12.0进行艾滋病相关知识、态度和行为关系的因子分析,检验结果显示,KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值为7.33,提示较适合作因子分析。Bartlett球度检验结果P<0.001,因此拒绝Bartlett球度检验的零假设,认为适合于作因子分析。利用方差极大法旋转后提取前3个主要因子,经因子旋转后选择前3个主要因子,第一个因子为艾滋病相关知识,共7个条目,主要为“HIV是否可以由孕妇传染给孩子”、“HIV是否可以由乳汁传染给孩子”、“共餐是否可以传染HIV”、“共用针头是否可以传染HIV”、“咳嗽是否可以传染HIV”、“共用马桶是否可以传染HIV”、“游泳是否可以传染HIV”。第二个因子为艾滋病相关行为,其条目主要为“不安全的性行为会传染HIV”、“吸毒会感染HIV”。第三个因子为艾滋病相关态度,共两个条目,分别为“HIV患者是否都应该隔离”、“你愿意与艾滋病患者共餐吗”、“你愿意照顾艾滋病患者吗”,结果见表1。
2.2 结构方程模型建立
考虑到艾滋病的知识、态度和行为与可能被调查者的基本情况有关,因此将被调查者的基本情况和由因子分析得到的艾滋病的知识、态度、行为3个因子一起作为结构方程模型的隐变量,分别定义为LV1、LV2、LV3、LV4 3个隐变量,构建模型路径图,探讨艾滋病的知识、态度、行为之间的关系。利用Liserl 8.50软件构建结构方程模型,估计模型参数。检查结构方程的解是否合适,参数的估计值是否合理;计算不同类型的整体拟合指数,如:拟合优度指数(goodness of fit index,GFI)、近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)、调整拟合优度指数(adjusted goodness of fit index,AGFI)等,以衡量模型拟合程度,并据此修改模型。最后构建的结构方程模型,如图2所示。
表1 艾滋病相关知识、态度、行为的因子分析结果Tab.1 Factor analysis results among AIDS-related knowledge,attitude and behavior
本模型共估计了13个因子负荷,6个因子间的相关系数,13个变量的误差方差。最终结果显示,模型的 χ2=583.65(P < 0.05),拟合优度指数 GFI=0.84,RMSR=0.086。AGFI>0.8表示拟合较好,RMSR值<0.1表示拟合可以接受,本模型各项拟合指数拟合较好。
3 讨论
通过结构方程模型,本次研究结果显示艾滋病相关知识与对待艾滋病的态度、行为有着重要的影响,其中艾滋病相关知识与艾滋病相关行为关系最密切,因子载荷为0.52,提示了解艾滋病相关知识可能会对艾滋病的危险行为起到一定的约束作用。艾滋病相关知识与相关态度的因子载荷为-0.21,说明艾滋病的相关知识与对待HIV感染者的态度有着很大的关系,我们应该加大艾滋病相关知识的宣传力度,从而使社会更加公平合理地对待HIV感染者。在本次研究中还发现,调查对象的基本情况和艾滋病相关知识、态度都有影响,其中年龄因素在艾滋病相关知识、态度和行为的结构方程模型中因子载荷最大为1.56,提示年龄因素可能是影响艾滋病相关知识、态度和行为的重要因素,因此建议在对建筑工人进行艾滋病相关知识宣传时应着重考虑年龄因素的影响,针对不同的年龄群采取不同的手段进行宣传和教育。
由于城市流动人口的文化知识水平不高,对AIDS的了解较少,传播途径和预防知识的知晓率低,并且有研究表明,城市流动人口存在普遍的危险性行为,是预防AIDS流行的重点关注人群[6,7]。另外,随着社会的发展以及我国城市化速度的加快,城市流动人口将长期持续下去,外来的劳动者进入城市的数量将会越来越多,针对这种情况,我们首先应该提高宣传力度,让他们了解AIDS传播和预防的知识,以便消除他们不必要的恐惧心理。另外,在干预的策略和措施上,我们应该考虑城市流动人口的自身特点,提供一些专家咨询服务,适当提供有效的预防和安全性行为的建议,通过AIDS的宣传教育和行为干预措施,最大程度降低性传播疾病的发病率。
由本研究可知,利用结构方程式模型定量地描述各变量的内在规律,不但可以研究变量间的直接效应,还可以研究间接效应;模型中不但包括了可观测的显变量,还包括不能观测的潜变量。近几十年来,结构方程模型不仅在统计领域发展迅速,而且在心理学、教育学和医学等领域也得到了广泛应用[8,9]。它不仅可以通过路径图完成理论模型的构建,而且还可以验证他们之间的因果关系。这种新的统计学方法,为全面认识和深入研究变量间的关系提供了强大的方法论支持。但在使用结构方程模型的时候,我们应该避免在没有任何理论假设的情况下,盲目采用结构方程方法,在不考虑分析数据的属性和适用条件的情况下,不仅无法达到验证因果规律的目的,甚至有时候会产生错误的结论。因此,研究者应该有一定的理论基础,对结构方程模型的基本原理和局限性有充分的了解,同时在使用过程中注意应用条件,以保证使用方法的正确性。
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